하천 수심 계측은 수심을 사람이 직접 계측하거나 초음파 기반 유속계 (ADCP) 등 최신 계측기기를 이용하여 간접적으로 계측을 실시하고 있다. 하지만 사람이 직접 하천에서 수심을 측정하는 것은 위험이 동반되고, 수심자료의 측정오차가 크게 발생한다. 따라서 수심측정에서 직접 측정 방식의 한계를 극복하기 위해, 초분광 영상의 반사도와 수심이 높은 상관관계를 보이는 것을 활용하여, 초분광 영상 기반 수심 산정 기법을 개발하였다. 초분광 영상 기반 수심 산정 기법은 복수의 파장이 존재하는 초분광영상으로부터 두 개의 파장대의 밴드를 추출하여 모든 경우의 수에 대해 밴드비를 산정한 후, 실측수심과 밴드비 간의 회귀분석을 실시하여 상관계수가 가장 높은 회귀식을 찾아내는 방식이 최적 밴드비 분석법에 기반한다. 최적 밴드비 분석법을 통해 획득된 높은 상관성의 밴드비-수심 관계식을 이용하여 수심을 추정할 수 있다. 이러한 방법은 직접 수심 측정 방식에 비해, 높은 해상도와 밀도, 양질의 데이터를 수집할 수 있는 장점이 있다. 과거 연구에 따르면 저수심부에서의 높은 정확도의 수심추정 결과를 보였지만, 고수심부에서는 실측수심과의 오차도 높아지는 등 정확성이 떨어지는 경향을 보인다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적인 수심계측을 할 수 있도록 최적 밴드비 분석법을 활용한 수심추정에서 신뢰성 있는 수심의 범위를 파악할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 본 연구에서는 대상지역으로 낙동강 본류와 황강 지류 합류부로 선정하였고, 초음파 기반 유속계(ADCP)와 드론을 활용하여 실측수심과 초분광 영상을 취득하였다. 민감도 분석을 위한 수심자료를 0.5m 단위로 분할하였으며, 구간별로 최적 밴드비 분석을 실시하였다. 그 결과, 구간별로 산정된 상관계수와 평균제곱근오차 (RMSE)를 통해 정확도가 높은 구간을 구별할 수 있었다. 또한 해당 구간을 초과하는 수심은 초분광 영상을 통해 추정이 어려운 것으로 판단되며, 분석한 구간까지를 최대 추정 가능 수심으로 정의하였다. 마지막으로 검증을 위해 최대추정가능수심으로 판단된 구간까지의 데이터만 활용하여 최적 밴드비 분석법을 적용하여 상관계수나 평균제곱근오차 결과의 개선여부 확인을 통해, 본 연구에서 제시한 방법이 정확한 최대추정가능수심 구간을 산정할 수 있는지 확인하였다.
서울과 같은 대도시 지역은 인구와 산업이 집중되어 있기 때문에 작은 규모의 수재해로도 큰 피해를 입을 수 있다. 또한 국지적으로 발생하는 집중호우는 도시 지역에 돌발홍수를 일으킬 수 있기 때문에 국지 예보는 도시 지역에서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 레이더는 먼 거리에서의 악기상을 빠르게 관측할 수 있기 때문에 도시 지역 수재해 방지에 큰 역할을 할 것으로 기대되고 있다. 특히 X 밴드레이더는 높은 시공간 해상도의 관측 자료를 제공하고 있어 도시 지역에 적합한 레이더로 알려져 있다. 국내에는 건술기술연구원, 고려대학교, 연세대학교에 X밴드 이중편파레이더가 도입되어 서울 지역에서의 수재해 감시 역할을 수행하고 있다. X밴드 이중편파레이더는 반사도, 차등반사도, 차등위상차, 비차등위상차 등 다양한 레이더 편파변수들을 제공하고 있다. 이중 비차등위상차는 감쇄와 부분차폐의 영향을 받지 않아 비차등위상차로부터 추정된 레이더 강우는 큰 강우 강도에서 정확도가 높은 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 이러한 비차등위상차로부터 추정된 레이더 강우량에 대한 정확도를 평가하였다. 이를 위해 2013년부터 2016년까지 관측된 건설기술연구원 X밴드 이중편파레이더 자료(42개 강우사례)를 활용하였다.
이 논문에서는 토지 피복분류를 목적으로 C 밴드와 L 밴드 다중 편광 자료의 결정 수준 융합을 수행하여 융합 효과를 살펴보았다. 앞으로 이용이 가능해질 C 밴드 Radarsat-2 자료와 L 밴드 ALOS PALSAR 자료를 모사하기 위해 C 밴드와 L 밴드 NASA JPL AIRSAR 자료를 감독분류에 이용하였다. Target decomposition으로부터 얻어지는 산란 특성과 관련된 특징들을 입력으로 SVM을 분류 기법으로 적용한 후에, 사후확률을 확률비 모델의 틀안에서 융합하는 결정수준 융합을 수행하였다. 적용 결과, L 밴드가 C 밴드에 비해 피복 구분에 적절한 투과 심도를 나타내어 22% 정도 높은 분류 정확도를 나타내었지만, 결정수준 융합을 통해 개별 토지피복 항목의 구분력의 향상으로 인해 L 밴드 자료의 분류결과에 비해 10% 정도의 보다 향상된 분류 정확도를 얻을 수 있었다.
전세계적으로 비만에 대한 경각심이 고조되고 있다. 한국에서도 비만은 치료해야 할 질병으로 인식되고 있으며 다양한 해결 방법들이 논의되고 있다. 비만의 문제화 과정은 BMI(체질량지수)라는 표준화된 수치를 통해 지엽적인 행위자 집단에서 개별적으로 이루어진다. 건강감시를 통해 질병의 예방을 강조하는 질병관리체계는 비만의 위험을 증폭시키고 비만과 관련된 행위자 집단이 문제해결과정에 참여하게 만든다. 비만치료법은 행동치료에서 약물치료로, 최근에는 비만수술이 추가되면서 단계화되어 나타난다. 이 과정에 관여하고 있는 행위자 집단은 새로운 비만치료기술인 랩밴드 수술에 관심을 갖고 랩밴드 연결망을 구성하게 된다. 이 논문은 비만 치료법의 표준화 과정을 랩밴드에 관심을 갖고 있는 다양한 행위자들의 연결망이 확장되는 과정으로 보고자 한다. 이 과정에서 다양한 행위자 집단은 랩밴드 수술에 각자의 이해관계를 투영하는 다중 번역을 통해 연결된다. 랩밴드 수술이 각 행위자들에게 해석적 유연성을 제공하는 경계물(boundary object)로서 작동한 것이다.
1998년 8월부터 2005년 6월까지 한반도 주변 해역에서 현장관측한 해수의 고유 광특성(IOPs)과 외형적 광특성(AOPs) 자료들을 이용하여 원격반사도$(R_{rs}(\lambda))$와 성분별 흡광계수의 총 합 $(\alpha(\lambda)=\alpha_w(\lambda)+\alpha_{ph}(\lambda)+\alpha_{ss}(\lambda)+\alpha_{dom}(\lambda))$의 상관관계를 분석하고, $R_{rs}(\lambda)$ 밴드비를 이용하여 흡광계수 산출 알고리즘을 개발하였다. 파장에 따른 $R_{rs}(\lambda)$와 총합 $\alpha(\lambda)$의 상관관계는 반비례적인 관계를 보였고, 파장 443 nm일 때 상관도$(R^2)$는 0.717이다. $\alpha_{ph}(\lambda)$ 산출알고리즘은 엽록소의 흡광과 관련된 파장 490 nm와 부유물의 산란과 관련된 파장 555 nm의 $R_{rs}(\lambda)$ 밴드비의 함수 형태로 구성하였고, 파장 443 nm일 때 RMS 값은 0.223이다. $\alpha_{ss}(\lambda)$과 $\alpha_{dom}(\lambda)$ 산출 알고리즘은 용존유기물의 흡광과 관련된 파장 412 nm와 부유물의 산란과 관련된 파장 555 nm의 $R_{rs}(\lambda)$ 밴드비의 함수 형태로 구성하였고, 파장 412 nm일 때 RMS 값은 각각 0.324와 0.230이다. $\alpha_{ph}(\lambda),\;\alpha_{ss}(\lambda),\;\alpha_{dom}(\lambda)$ 산출 알고리즘들은 대체적으로 현장값보다 높게 추정하였고 스펙트럼들은 잘 재현해냈다. 추후 이에 대한 개선과 알고리즘의 검보정이 요구된다.
기상상태에 관계없이 데이터를 획득할 수 있는 Synthetic Aperture Radar (SAR)는 산림 분야에서 C, L, P 밴드의 자료가 많이 연구되어 왔다. 특히 밴드 간에 산림 지역에서 수관을 투과하는 특성이 뚜렷하게 나타나고 있다. X밴드의 경우는 C, L, P 밴드에 비하여 수관 표면에서 backscattering이 일어나게 되므로 수종을 분류하게 되는데 더 큰 장점을 가질 수 있으나 지금까지 산림 분야에서는 X 밴드의 SAR 자료가 활발히 연구되어 오고 있지 않다. 이 연구는 X밴드 SAR자료의 산림 분야의 활용성을 검토해보는 목적으로 1994년 10월 3일에 동시 촬영된 SIR-C/X-SAR 자료의 L, C와 X 밴드의 backscattering coefficients의 차이점을 통해서 수관 밀도나 다른 산림 특성과의 연관성을 살펴보고자 한다. 연구지역은 국립산림과학원에 의하여 관리되고 있는 광릉 지역으로서 그 지역의 산림에 대한 정밀한 자료를 분석에 활용하여 SAR 자료의 밴드별 파장과 산림피복의 특성에 따른 연관성에 대해 분석하였다.
본 연구는 초분광 영상을 이용하여 간척지에서 주로 발생하는 염해 및 한해를 봄감자의 주요 생육단계에서 판별할 수 있는지를 검토하는 것이다. 영양생장기(VP), 괴경형성기(RFP) 및 괴경비대기(RGP)에 취득한 초분광 영상 내 봄감자 캐노피 영역의 반사율과 반사율의 불균일성을 최소화하기 위해 밴드 비로 변환하였다. 소형 다중분광 영상센서 개발을 고려하여 FWHM 5 nm의 단일 밴드를 상용화되어있는 밴드패스필터 기준으로 10 nm, 25 nm와 50 nm 평준화한 후 똑같이 밴드 비로 변화하였다. 의사결정트리법을 이용하여 각 FWHM에서 염해 판별에 유의한 단일 밴드 및 밴드 비를 추출하였고 그 분류 정확도는 OA와 KC로 나타내어졌다. 염해, 한해 및 정상 여부를 분류하기 위해 선택된 밴드는 최소 3개에서 최대 13개로 모든 FWHM에서 OA 66.7%와 KC 40.8% 이하의 정확도를 나타내었다. 괴경비대기(RGP)에서만 공통으로 440 nm가 선택되었고 동일 밴드는 아니지만 영양생장기(VP)에는 530 nm 또는 540 nm, 괴경비대기(RGP)에서는 추가로 710 nm 또는 720 nm가 선택되었다. 영양생장기(VP)에 비해 생식생장기(RFP 및 RGP)에 분류 정확도가 높지만 상용화가 용이한 10nm 이상의 FWHM에서 OA 및 KC값이 각각 78.7%, 57.7% 이하로 나타났다. 밴드 비를 이용하여 염해, 한해 및 정상을 분류하기 위해 선택된 밴드 비는 최소 2개에서 최대 6개로 원래 밴드(5 nm FWHM)의 비를 이용할 경우 생육 시기 및 FWHM에 관계없이 OA 및 KC가 95% 이상으로 나타났다. 영양생장기에서 FWHM에 관계없이 790 nm와 800 nm의 비가 선택되었고 동일 밴드는 아니지만 각 생육단계에서 Red, Red-edge 및 NIR 영역에서 유사밴드가 선택되었다. 모든 생육 시기에서 10 nm의 FWHM을 가진 3개 이하의 밴드 비를 이용한다면 OA 91.3%와 KC 85.0% 이상의 분류 정확도로 봄감자의 염해, 한해 및 정상여부판별이 가능할 것으로 판단된다. 이 결과는 넓은 면적에서 염해 및 한해 피해를 받은 작물 필지를 소형 다중 분광 카메라로 판별하여 빠르고 유연하게 제염기술을 투입하거나 그 피해 대책을 위한 정책 활용에 이용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 디지털 보청기의 보상필터와 적응 궤환제거기의 부밴드 설계기법을 다룬다 감음 신경성 난청은 주파수 대역에서 비선형 특성을 보이는 가청 한계값 (hearing thresholds)을 가지며 시변하는 궤환경로에 의해 보상이 어렵다. 그러므로 디지틸 보청기는 주파수 대역별 비선형적 이득조정이 가능하며 반향을 빠르게 제거할 수 있는 보상기를 필요로 한다. 제안한 디지털 보청기에서 보상필터는 부밴드 구조에서 적응 시스템 식별기법을 이용하여 설계되며 적응 궤환제거기는 부밴드 인접투사 알고리즘을 이용하여 설계된다. 설계된 보상필터는 비선형 이득을 각 부밴드에서 조정할 수 있으므로 보다 정확한 이득보상이 가능하다. 그리고 부밴드 적응필터를 사용하는 궤환제거기는 빠른 수렴속도를 가진다. 설계된 보상필터는 주파수 대역별로 비선형적 이득보상이 가능하다. 그리고 적응 궤환제거기는 원치 않은 반향을 빠르게 제거할 수 있다. 제안한 보상필터의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 이전 방법의 성능과 비교하여 입증한다.
기존에 디스플레이 적용을 위한 TFT의 채널 영역에 널리 이용되고 있는 산화물 반도체의 밴드갭은 약 3.3eV이다. 현재 밴드갭을 증가시키기 위한 연구가 널리 진행 중이며, Mg등의 도핑을 통해 증가시키는 방법이 있다. 기본 sputtering 공정을 이용한 Eg 증가에 대한 연구가 없지만, 이번 연구에서는 가스비, 파워 등의 기본 공정 가변을 통하여 밴드갭 증가와 이를 이용한 광학적 및 전기적 특성을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 HVS을 이용하여 웨이브렛기반 이미지 워터마킹 기법을 제안한다. 웨이브렛 변환 된 각 밴드 중 최고 저주파 밴드에 인접한 3개의 밴드를 선택하여 각 밴드에 워터마크를 반복적으로 삽입하여 견고성을 높였다. 또한 밴드 안의 모든 계수 값에 워터마크를 삽입하지 않고 선택적으로 삽입함으로써 비가시성을 고려하였다. 저주파 영역에 워터마크를 삽입함으로서 가우시안 노이즈나 JPEG, 잘라내기 등 여러 공격모델에 대해 견고성을 잘 보여주고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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